我们在日常生活中使用的计算机、手机均采用了冯诺依曼结构，这是一种在二进制范畴下让程序指令存储器和数据存储器合并在一起共用一个总线的结构，然而日益庞大的数据交互量使总线结构成为了信息处理的瓶颈，与此同时芯片主频的提升让功耗问题日益凸显。为了提升计算机对数据的处理能力以及实现低功耗，类脑计算的概念应运而生，人们希望电子设备像人类大脑一样拥有思维、能够学习和思考。相比之下，人类大脑的平均工作频率仅为10赫兹，远远低于现有CPU2GHz的主频，然而人脑对数据指令的执行能力比现有计算机强大千倍以上，同时人脑的功耗仅为计算机的万分之一。因此，让芯片模仿大脑一样学习和思考将有助于大幅提升计算机数据处理能力和实现超低功耗。
人脑如此强大的根本原因在于，人脑拥有数以亿计的神经元，神经元之间通过突触来连接，突触的数量更是高达千亿个，并且在突触中信息是以模拟信号传递的，相当于一个数字和模拟混合的超强“芯片”电路。神经元具有计算功能（模拟信号转换数字信号），突触具有记忆功能（数字信号转换模拟信号），神经元和突触共同构成了具有分布式数据交互的多核心“芯片”。这种“芯片”结构不受总线结构束缚，能够局域化处理信息，保证了人脑完成海量数据处理任务只需极低的频率和功耗。突触在上述过程中扮演着重要角色并且其数量在人脑中最多，正凸显了研究高性能仿生突触器件的意义。人脑中千亿个突触之间的连接强度是各不相同的，然而目前的仿生突触器件很难模仿人脑突触的这一异质性，这在很大程度上制约了仿生突触器件的实际应用和发展。
针对这一问题，最近美国南加州大学Han Wang教授和耶鲁大学Fengnian Xia教授的合作研究团队创新性地利用了黑磷二维材料独特的面内各向异性，首次实现了仿生突触的异质性。该黑磷仿生突触器件，使用了晶体管的器件结构，创新性地采用了10~20纳米厚度的二维黑磷薄膜作为沟道材料，并且巧妙的利用了仅2纳米厚度的黑磷自然氧化物POx作为电子俘获层。当背栅输入10ms的电脉冲信号之后，一部分沟道电子被POx俘获，并且被POx俘获的电子还会缓慢的释放回黑磷沟道中，从而产生类似于生物突触后电流的响应特性，即实现了仿生突触功能。黑磷仿生突触的突触后电流时间常数达到近1000s，该时间常数在生物突触里属于较为出色的长程记忆（通常定义大于1s属于生物突触的长程记忆）。通过对器件进行温度特性测试，研究人员计算出POx中俘获电子的结合能为0.16eV。为了验证仿生突触的异质性，研究人员同时制备了沿着黑磷晶体x和y方向沟道的晶体管。由于黑磷晶体的x方向有效质量小于y方向，当栅端输入电脉冲后能够观察到y方向突触后电流的相对变化量是x方向的2.75倍，这里不同的突触后电流变化量即代表仿生突触的权重(weight change)不同，即实现了仿生突触的异质性。研究人员还采用黑磷仿生突触成功模仿了人脑突触异质性的增强、减弱行为和突触可塑性STDP学习行为。该研究团队还基于黑磷薄膜验证了从轴突到多个异质仿生突触的小型神经网络，为实现更智能的人工仿生网络提供了新的思路。
相关成果在线发表在Advanced Materials（DOI:10.1002/adma.201600166）上。本文第一作者为南加州大学博士后研究员田禾(He Tian)和耶鲁大学博士生郭秋实(Qiushi Guo)。接下来，他们还将和南加州大学博士生闫晓东(Xiaodong Yan)就新型大规模仿生突触神经网络做进一步深入研究。
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